Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.128-131
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2001
With the advent of the Internet, data centric computing applications, and e-business applications, virtually all network-stored data has become mission critical in nature. This increasing reliance on the access to enterprise data is challenging the limitations of traditional server-storage solutions. As a result, the ongoing need to add more storage, serve more users and back up more data has given rise to the concept of a SAN(Storage Area Network), “a network whose primary purpose is the transfer of data between computer systems and storage elements and among storage elements.” The purpose of this article is to help the managers and researchers make the understanding of a SAN as the possibility of new data repository in e-business era. This paper provides a thorough literature review on this new concept including its structure, its benefits and disadvantages, and its underlying issues.
As the dependency to network system and demands of efficient storage systems rapidly grows in every networking filed, the current trends initiated by explosive networked data grow due to the wide-spread of internet multimedia data and internet requires a paradigm shift from computing-centric to data-centric in storagesystems. Furthermore, the new environment of file systems such as NAS(Network Attached Storage) and SAN(Storage Area Network) is adopted to the existing storage paradigm for Providing high availability and efficient data access. We describe the design issues and system components of SANiqueTM, which is the cluster file system based on SAN environment. SANiqueTM has the capability of transferring the user data from the network-attached SAN disk to client applications directly We, especially, present the protocol and functionality of the global buffer manager in our cluster file system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.563-568
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2013
The purpose of this study is to find the analytic solution for determining the optimal capacity (lot-size) of a batch-storage network to meet the finished product demand under infrequent shutdowns. Batch processes are bound to experience random but infrequent operating time losses. Two common remedies for these failures are duplicating another process or increasing the process and storage capacity, both of which are very costly in modern manufacturing systems. An optimization model minimizing the total cost composed of setup and inventory holding costs as well as the capital costs of constructing processes and storage units is pursued with the framework of a batch-storage network of which flows are susceptible to infrequent shutdowns. The superstructure of the plant consists of a network of serially and/or parallel interlinked batch processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors.A novel production and inventory analysis method, the PSW (Periodic Square Wave) model, is applied. The advantage of the PSW model stems from the fact it provides a set of simple analytic solutions in spite of a realistic description of the material flow between processes and storage units. The resulting simple analytic solution can greatly enhance a proper and quick investment decision at the early plant design stagewhen confronted with diverse economic situations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.6
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pp.2606-2626
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2016
This article investigates the distributed data storage problem in the space information network (SIN) using distributed fountain codes. Since space nodes in the SIN are resource-limited, in order to reduce energy consumption while improving the storage reliability, an efficient distributed storage based on fountain codes and probabilistic broadcasting (DSFPB) strategy is proposed. In the proposed strategy, source packets are disseminated among the entire network according to probabilistic broadcasting (PBcast), and the final degree distribution is close to the desired robust soliton distribution (RSD), this is benefited from the appropriate packets encoding procedure of the proposed strategy. As presented by the analysis and simulations, the total cost of data dissemination is greatly reduced compared with existing representative strategies, while improving the decoding performance.
Kim, Min Su;Shin, Sang Il;Lee, Dong Hwi;Kim, Kui Nam J.
Convergence Security Journal
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v.13
no.3
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pp.85-90
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2013
To provide high-quality services, national public institutions and companies have provided information and materials over the internet network. However, a risk of malware infection between transmission and reception of data leads to exposure to various security threats. For this reason, national institutions have proceeded with projects for network separation since 2008, and data linkage has been made using network connection storage through network separation technologies, along with physical network separation. However, the network connection storage has caused waste of resources and problems with data management due to the presence of the same data in internal network storage and external network storage. In this regard, this study proposes a method to connect internal and external network data using NAS storage as a way to overcome the limitations of physical network separation, and attempts to verify the priority of items for the optimization of network separation by means of AHP techniques.
With the steady growth of mobile technology and applications, demand for more storage in mobile devices has also increased. A lightweight block-level protocol, Internet Advanced Technology Attachment (iATA), has been developed to deliver a cost-effective storage network solution for mobile devices to obtain more storage. This paper seeks to contribute to designing and implementing Load Balancing (LB), Network Monitoring (NM) and Write Replication (WR) modules to improve the protocol's scalability and data availability. LB and NM modules are invoked to collect system resources states and current network status at each associate node (server machine). A dynamic weight factor is calculated based on the collected information and sent to a referral server. The referral server is responsible to analyze and allocate the most ideal node with the least weight to serve the client. With this approach, the client can avoid connecting to a heavily loaded node that may cause delays in subsequent in-band I/O operations. Write replication is applied to the remaining nodes through a WR module by utilizing the Unison file synchronization program. A client initially connected to node IP A for write operations will have no hindrances in executing the relevant read operations at node IP B in new connections. In the worst case scenario of a node crashing, data remain recoverable from other functioning nodes. We have conducted several benchmark tests and our results are evaluated and verified in a later section.
Video-on-demand is an interactive service that provides programs (movie, home shopping, etc.) to users connected to a network. This service will require high bandwidth network and video servers with a large amount of storage capacity. From the viewpoint of system analysis, there are optimization problems to be solved. In this paper, we present a dynamic programming method for allocating the storage for programs being served in a multi-level video-on-demand network. In the optimization of the network resource, we consider the three kinds of costs: installation cost for video servers, program storage cost, and transmission (or communication) cost. The factors related to the costs are investigated. An example is shown to illustrate the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.413-435
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2018
Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.5
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pp.407-412
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2003
An effective methodology is .reported for determining the optimal capacity (lot-size) of batch processing and storage networks which include material recycle or reprocessing streams. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, be internally produced, internally consumed and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing stages that use or produce the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. The objective for optimization is to minimize the total cost composed of raw material procurement, setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory hold-up. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems. The first yields analytical solutions for determining batch sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks. For the special case in which the number of storage is equal to the number of process stages and raw materials storage units, a complete analytical solution for average flow rates can be derived. The analytical solution for the multistage, strictly sequential batch-storage network case can also be obtained via this approach. The principal contribution of this study is thus the generalization and the extension to non-sequential networks with recycle streams. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.
We noted that substituting hard disk with high-performance storage device on SAN did not immediately result in getting high performance. Investigating the reason behind this leaded us to propose optimization schemes for high-performance storage system. We first got rid of the latency in the I/O process which is unsuitable for the high-performance storage device, added parallelism on the storage server, and applied temporal merge to Superhigh speed network protocol for improving the performance with small random I/O. The proposed scheme was implemented on the SAN with high-performance storage device and we verified that there were about 30% reduction on the I/O delay latency and 200% improvement on the storage bandwidth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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